大規模言語モデルを援用した英語コロケーション学習の最適化にかかわる基礎的研究

• Project/Area Number: 25K04331
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 02100:Foreign language education-related
• Research Institution: Hiroshima Shudo University
• Principal Investigator: 阪上 辰也 広島修道大学, 人文学部, 教授 (60512621)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大澤 真也 広島修道大学, 人文学部, 教授 (00351982) ; 中西 大輔 広島修道大学, 健康科学部, 教授 (30368766)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: コロケーション / 大規模言語モデル / 個別最適化

Outline of Research at the Start

本研究は、英語学習に関する大量の学習記録（ログデータ）を分析し、効果的な学習時間やタイミングを明らかにすることを目的とした基礎的研究である。学習記録の分析において、近年注目されている「大規模言語モデル」と呼ばれるAI技術を活用することで、従来の単純な集計にとどまらない多角的かつ高度な分析を試みる。一連の分析により、学習者がどのように学び、どの時点で成果が現れるのかを可視化し、新たな教育手法の提案や教育効果の客観的評価へとつなげることを目指す。